优化算法作为放射治疗计划系统的核心模块之一,一直以来备受关注,寻求快速高精度的优化算法对于发展调强放疗逆向计划系统具有重要意义。本论文针对放射治疗逆向计划中靶区、正常组织、危及器官优化过程的多目标特性,在对多目标优化理论和方法、剂量计算、智能算法等进行研究的基础上,开展调强放射治疗中逆向计划过程多目标优化算法的研究,为精确放疗计划系统提供多目标优化的逆向计划模块。本论文将多目标遗传算法与梯度算法的进化策略有机结合,构造一种混合多目标梯度算法,该算法对每一种群使用梯度算法求解下一代新群体,采用实数运算。测试函数地分析验证了算法的有效性,并将其应用于IMRT逆向计划过程:通过水模中的测试算例,使用基于平均剂量分布的目标函数,得出强度分布。与其他优化算法的比较结果表明,该混合多目标梯度算法可节省大量计算时间,且具有较高的计算精度,能够满足实际应用的要求。